Personalized Restoration,一个面部图像精准恢复和个性编辑技术,Personalized Restoration不仅能复原受损图像细节,同时能精准捕捉和重现个人独特的面部特征,确保恢复的图像既清晰自然,又忠实于原始面貌。同时它还支持换脸。
Personalized Restoration通过先进的双轴调整方法——结合文本引导和模型调整——确保恢复的图像既忠实于原始面貌,又保持个人的独特身份。
此外,Personalized Restoration还支持文本引导的编辑,允许用户通过简单的文本提示来改变恢复图像的特定细节。
Personalized Restoration功能特色:
利用参考图像个性化扩散先验
在去噪框架中保留面部身份信息
保留退化图像的视觉属性
Personalized Restoration使用场景:
针对某位明星的几张参考照片,个性化扩散模型进行人像图像复原
使用不同个性化模型实现人脸互换效果
结合文字提示实现个性化模型的文本导向编辑
Personalized Restoration主要功能和作用:
假设你有一张模糊的老照片,是你的外祖父在年轻时的样子。这张照片非常重要,但因为年代久远,这张照片非常模糊,颜色褪色,面部细节几乎无法辨认。你想恢复这张照片,使其看起来更清晰、更接近原始状态。
传统的图像恢复技术可能会使照片变得更清晰,但可能会丢失你祖父独特的面部特征,如特定的微笑或眼睛的形状。这是因为传统技术通常依赖于一般性的图像模型,这些模型并不专门针对你祖父的独特外观。
Personalized Restoration调整过程:
1、文本引导的调整阶段:
假设你还有一些外祖父其他时期的清晰照片。这些照片和一些描述性文本(如“年轻时的外祖父,戴着眼镜,有着特别的笑容”)被用来微调生成模型G。这个微调过程让模型能够了解和学习你外祖父的独特面部特征,比如他的眼睛形状、微笑的方式等。
2、模型基础的调整阶段:
接下来,引导网络E在固定了微调过的生成模型G的基础上进行调整。这一步骤的目的是让引导网络在恢复模糊照片时,能够同时考虑到个性化特征(比如外祖父的笑容)和图像的其他方面(如颜色和清晰度)。
最终结果是:恢复后的照片不仅变得清晰,颜色和细节也都得到了改善。更重要的是,这张照片忠实地反映了你外祖父的独特面部特征,让人一看就能认出是他。
通过这种双轴调整方法,这个系统能够在保留个人独特特征的同时,恢复出自然且高质量的图像,使得老照片得以新生,且更具个人记忆的价值。
同时它还支持面部交换功能,可以将个人特征应用于其他图像,打造出全新的视觉体验。例如,你可以将某人的面部特征转移到另一个人的照片上。
此外,它还支持文本引导的编辑,允许用户使用提示修饰符(如“微笑”和“蓝眼睛”)可以启用 与修复一起进行相关编辑。
数据评估
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